支持向量机是在统计学习理论基础上发展而来的一种通用学习机器。它建立在严密的统计学基础上，基于结构风险最小化准则取得实际风险，有效地提高了算法泛化能力，是处理有限样本学习的有效工具，在回归和模式识别领域具有良好的应用价值和发展前景，本书介绍了支持向量机算法及其在电气工程领域中的应用。为了便于读者阅读和解决实际问题，书中首先对支持向量机的基本原理、训练算法、模型选择做了系统阐述。在此基础上，重点介绍了支持向量机在异步电机、电力变压器等电气设备的故障诊断以及交流电机非线性建模、电力系统短期负荷预测等领域中的应用，具有较强的实用性。本书可作为高等学校电气工程及其自动化等专业本科高年级学生和研究生的教材，亦可供从事相关领域的科研人员和工程技术人员参考。
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